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用于稳态视觉诱发电位脑-机接口目标识别的深度学习方法




作者: 杜光景, 谢俊, 张玉彬, 曹国智, 薛涛, 徐光华
发表/完成日期: 2019-11-01
期刊名称: 西安交通大学学报
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论文简介
针对稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号存在个体差异性强、信噪比低等特点而导致其识别困难等问题,提出一种用于SSVEP信号分类识别的深度学习方法。该方法以原始多通道SSVEP信号为输入,利用SSVEP信号的时空特性,首先使用一维时间卷积核对输入信号的时域进行卷积操作;然后使用一维空间卷积核进行空域卷积,对多通道信息进行融合;随后采用降采样、多尺度卷积、全连接等操作完成SSVEP信号的分类识别。实验结果表明:利用该方法在较短时间的视觉刺激下即可实现对被试者SSVEP信号的有效识别;在1 s刺激时长时,该方法的平均离线信息传输率为94.17 b/min,平均识别准确率为93.3%,相比于无监督典型相关分析方法和有监督支持向量机分析方法,识别准确率分别提升了48.73%和41.21%。该方法具有较好目标识别效率及鲁棒性,有效的提高了基于稳态视觉诱发电位信号的脑-机接口的性能。